Есть такой ресурс sadservers.com, позиционирует себя как «leetcode для linux”.

На нём собраны задачки разной степени сложности из разряда «процесс PostgreSQL перестал работать, найди причину и устрани».

Подобное может встречаться на секциях технических собесов, что добавляет полезности, да и просто интересно проверить свои навыки.

В качестве пробы пера записал видео с прохождением первой задачи с небольшими теоретическими отступлениями.

TCP Congestion Control в разных окружениях

Написал заметку как влияет потеря сетевых пакетов на пропускную способность TCP соединения.

p.s. катастрофически.

tags: #linux #tcp #performance

SadServers №15 | Middle-level | Tokyo

Траблшутинг в ленту!

Tokyo - пятнадцатая задача среднего (middle) уровня на sadservers.com:
- изучим состояние сокетов через ss;
- посмотрим на ретрансмиты в tcpdump;
- поправив правила netfilter (iptables);
- и наконец приведем в чувства webserver.

#sadservers #linux #devops #troubleshooting #sre #tcpdump

What every SRE should know about GNU/Linux resolvers and Dual-Stack applications

С Viacheslav Biriukov познакомился по лекциям на Яндекс КИТ, когда еще только начинал узнавать, что такое Linux.

Тогда еще подумал "вау, вот это уровень, хочу так же!" :)

В последствии Вячеслав завел блог https://biriukov.dev/, где опубликовал мини книгу про Linux Page Cache (куча практических знаний как работает виртуальная память и чем на нее можно повлиять), а так же начал серию серий постов с говорящим названием "What every SRE should know about ...":

- первый заход был про файловые дескриторы, пайпы, терминалы, процессы и тд;
- а теперь подъехала и совсем свежая What every SRE should know about GNU/Linux resolvers and Dual-Stack applications про процесс резолвинга.

Must read, как говорится!

Новая статья в блог bash: curl: command not found" или как траблшутить контейнеры когда нечем.

Несколько способов запуска команд в контейнерах, когда утилиты не установлены.

All you need to know about timeouts

Собирал информацию по лучшим практикам вокруг выставления таймаутов и наткнулся на любопытную заметку от Zalando, где обсуждается:

* как подобрать оптимальные значения таймаутов;
* взаимосвязь таймаутов и ретраев;
* как не похоронить свои системы под лавиной ретраев.

Краткая выжимка:

* set timeout explicitly on any remote calls
* set connection timeout = expected RTT * 3
* set request timeout based on collected metrics and SLA
* fail-fast or return a fallback value
* consider wrapping chained calls into time limiter
* retry on 5xx error and do not retry on 4xx
* think about implementing a circuit breaker when retrying
* be polite and ask the API owner for permission to enable retries
* support Idempotency-Key header in your API

——
Для тех, кто захочет чуть углубиться в тематику еще немного ссылок:

1. Xороший ретрай, плохой ретрай, или История одного падения - лонг рид от Яндекс про ретраи, очень подробно и с картинками;
2. Understanding Fail-Safe and Fail-Fast Strategies - сравнение стратегий и как их использовать в реальных системах;
3. What is Backoff For? - про бекофы и когда они могут помочь, а когда нет (кстати отличный блог!).

performance_tuning_tutorial with perf

Часто использую perf, чтобы понять, на что уходит CPU time через perf top или для генерации FlameGraph, когда установка eBPF утилит затруднена.

Инструмент — настоящий швейцарский нож для исследования производительности Linux-систем.

Так что, туториал, кстати.

В свое время читал статью Why does one NGINX worker take all the load? от Cloudflare, где обсуждалась проблема неравномерной балансировки трафика по воркерам nginx.

Типичная картина может выглядеть так:

# ps -eo comm,%cpu --sort=-%cpu | grep nginx
nginx           54.8
nginx           40.6
nginx           24.6
nginx           10.7
nginx            2.9
nginx            0.4
nginx            0.0

Как решение предлагалось использовать опцию TCP сокета SO_REUSEPORT, что позволяет выровнять нагрузку путем совместного шаринга одного порта несколькими воркерами.

В nginx директива зовется reuseport (см. документацию), выключенная по умолчанию.

А вот в Nginx Ingress Controller или в Haproxy наоборот - опция идет "из коробки".

В последнем даже есть интереcный комментарий:

Since HAProxy uses SO_REUSEPORT and supports having multiple independent
processes bound to the same IP:port, during troubleshooting it can happen that
an old process was not stopped before a new one was started. This provides
absurd test results which tend to indicate that any change to the configuration
is ignored. The reason is that in fact even the new process is restarted with a
new configuration, the old one also gets some incoming connections and
processes them, returning unexpected results...

Вот на такую штуку мы и наткнулись - старый Haproxy по ошибке не был выведен из строя, рядом подняли новый и в моменте два независимых вебсервера параллельно обрабатывали запросы с одного порта. А мы гадали какого черта ответы от одной и той же машины такие разные.

Надо быть аккуратнее ;)

P.S. кстати отключить в Haproxy эту дивную оптимизацию можно через noreuseport.

tags: #haproxy #troubleshooting #кейс

Рубрика "Вредные советы" ч.1 — асинхронность в Nginx

В интернетах вращается множество статей из разряда "Top Five Tips for <Твоя технология> in 2024", обещающих повысить, ускорить, оптимизировать.

Подобные гайды передаются из уст в уста и заботливо копируются в инфраструктуры, ведь "на прошлом месте работы это помогло!".
И не важно, что это было в 2012 году, на версии Linux kernel 2.4.x, в другом стеке и вообще не у меня, а у знакомого :)

Такой вот cargo cult.

С другой стороны, чем я хуже? У меня тоже есть парочка советов 😁
—————————————————————————————————

Nginx под капотом использует event‑driven архитектуру. Это когда у воркера есть очередь с ивентами, которую он последовательно "перемалывает".

И чем дольше занимает обработка события (например, чтение с диска), тем дольше ждут остальные в очереди.

Одно из решений — асинхронная обработка событий.

И у Nginx есть что предложить по опциям:

aio threads;
aio_write on;

Теперь вся работа воркера с диском заключается в инициировании запроса, а сам процессинг делегируется отдельным тредам.

Таким образом, воркер способен еще быстрее переключаться между ивентами, ускоряя весь пайплайн!

Пруфы

Измерим latency работы функции ngx_process_events_and_timers (ссылка) — сколько времени уходит на обработку ивента.

1. Без внедрения aio

# funclatency-bpfcc /usr/sbin/nginx:ngx_process_events_and_timers -m -d 100
Function = b'ngx_process_events_and_timers' [147018]
     msecs               : count     distribution
         0 -> 1          : 60492    |********************************|
         2 -> 3          : 5567     |***                             |
         4 -> 7          : 3937     |**                              |
         8 -> 15         : 1899     |*                               |
        16 -> 31         : 429      |                                |
...
avg = 27 msecs, total: 3797767 msecs, count: 136964

2. С aio:

# funclatency-bpfcc /usr/sbin/nginx:ngx_process_events_and_timers -m -d 100
Function = b'ngx_process_events_and_timers' [146165]
     msecs               : count     distribution
         0 -> 1          : 103291   |*******************************|
         2 -> 3          : 2581     |                               |
         4 -> 7          : 1962     |                               |
         8 -> 15         : 1757     |                               |
        16 -> 31         : 0        |                               |
        32 -> 63         : 374      |                               |
        64 -> 127        : 49       |                               |
...
avg = 10 msecs, total: 3534364 msecs, count: 342992

Гистограмма показывает значительное сокращение задержек тяжелых операций, а среднее время обработки снизилось почти втрое. Неплохо!
—————————————————————————————————

P.S. Использовать на свой страх и риск, с предварительной проверкой на своей рабочей нагрузке!

Удачи!

🔥 Топовые инженеры в сферах SRE, производительности и Linux, на которых стоит подписаться (Linkedin)

👉 Mark Dawson, Jr.
Ведет активную деятельность как на LinkedIn, так и в своем блоге. Море "deep dive" по устройству Linux, его взаимодействию с вычислительными ресурсами и тому, как это влияет на производительность приложений.

👉 Tanel Poder
Создатель 0xtools (утилиты для траблшутинга), частый гость P99CONF и автор множества статей в блоге о Linux и поиске проблем в системах.

👉 Jose Fernandez
Двигает тему eBPF в Netflix, разрабатывая утилиты для повышения наблюдаемости и надежности систем. Активно делится своим опытом с сообществом.

👉 Viacheslav Biriukov
В бытность Яндекса читал лекции в КИТ, а позже завел блог, где простыми словами рассказывает про внутреннее устройство Unix-систем. Супер познавательно!

🎯 Бонус трек — @bobrik (github)
Создатель ebpf_exporter и активный контрибьютер в популярные open-source решения. Его код полезно и интересно читать. А еще ведет страничку в Mastodon про eBPF, Linux и все вокруг.

💬 А кто у вас в подписках?

The Art of System Debugging — Decoding CPU Utilization

Или как баг в Java вызвал перегрузку CPU из-за избыточного чтения cgroupfs.

Заметка показывает, как eBPF помогает быстро находить сложные проблемы, и насколько труднее обходиться без него.

Статья интересна:

1. обилием реальных кейсов с использованием bcc утилит — всегда полезно увидеть, как коллеги исследуют системы с их помощью;

2. баги связанные со spinlock сложны для диагностики - создают ложное впечатление работы (высокий CPU System Time), хотя на деле система просто "активно ждет", перегружая процессор. Поэтому такие расследования всегда увлекательны.

В общем два в одном;)

tags: #cpu #troubleshooting

Рубрика "Вредные советы" ч.2 — больше не всегда лучше.

Увеличение размера очередей - один из самых частых и эффективных советов по тюнингу, который можно услышать.

И сложно спорить, всего один параметр, а сколько пользы:
* сглаживание всплесков нагрузки;
* меньше переполнений => меньше потери данных;
* пропускная способность растет, как и эффективность обработки (пакетами, а не штуками);
* больше асинхронности, меньше боимся "морганий";
* ...

Но у любого совета, пусть и очень хорошего, всегда найдутся недостатки.

Представим два сервиса (1 и 2), взаимодействующих по сети через большую очередь, например на сетевой карте (2).

Пока (2) успевает обрабатывать поток данных, все работает гладко, с описанными выше преимуществами.

Но как только (2) замедляется на значительное время, могут возникнуть проблемы:

* latency каждого пакета в буфере растет кумулятивно, а хвосты ожидают слишком долго;
* срабатывают таймауты (на уровне приложения, TCP) и происходит переотправка, еще больше нагружая очередь;
* все накопленные данные будут обработаны (2), даже если они давно устарели;
* из-за отсутствия своевременной обратной связи TCP (1) реагирует с опозданием — отсутствует failfast;
* перегрузка накапливается в одной части системы, вместо того чтобы равномерно распределяться — отсутствует backpressure.

Список можно продолжить.

Вывод: не следует слепо следовать интернет-советам — всё нужно ставить под сомнение, проверять и подбирать оптимальные параметры именно под вашу систему.

P.S. проблеме раздутых буферов в свое время даже дали название - bufferbloat. Подробнее почитать о ней можно на www.bufferbloat.net.

tags: #network #tcp #theory

Задержка любой операции, будь то ответ базы данных или обработка HTTP запроса, всегда совокупность задержек на более низких уровнях.

Например, чтение из базы данных состоит из множества этапов:
* формирование запроса
* создание TCP сокета
* обработка и маршрутизация на уровнях ниже
* ожидания в очередях и обработка сетевой картой
* поход по сети, и тд. и т.п.

Потому наблюдение за работой всех уровней — ключ к точному и оперативному анализу состояния системы.

Иначе можно искать задержку на дисках, а причина окажется в исчерпанном пуле соединений к базе. И пока разберемся что к чему, потеряем время, силы и деньги.

#latency